Araştırma Makalesi

Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması

Cilt: 1 Sayı: 1 20 Temmuz 2024
PDF İndir
EN TR

Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması

Öz

Lokalizasyon, bir konum tahmin problemidir ve otonom mobil robotlar üzerine yapılan çalışmalar arasında en kritik öneme sahip alanlardan biridir. Özellikle başlangıç anında robot kendi konumunu bilmiyorsa problemin zorluğu daha da artmaktadır. Robotun başlangıç anında kendi konumunu bilmemesi problemine global lokalizasyon problemi denilmiştir ve bu problemi çözmek için literatürde parçacık filtre tabanlı lokalizasyon algoritmalar mevcuttur. Bu çalışmada ise bir global lokalizasyon algoritması olan ve başlangıç anında parçacıkların daha akıllı ve efektif bir şekilde harita üzerine atanmasını sağlayan enerji tabanlı Kendinden Uyarlamalı Monte Carlo Lokalizasyon (KU-MCL) algoritması incelenerek benzer enerji bölgelerinin daha optimal bir şekilde belirlenebilmesi için bir yöntem önerilmiştir. Bunun yanında KU-MCL algoritması nispeten daha az parçacık kullanan standart MCL algoritması ile hibrit olarak çalıştığında, orijinal KU-MCL algoritmasına göre daha doğru ve güvenilir konum tahminlerinin yapıldığı simülasyon ve gerçek ortam deneyleri ile gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. F. O. Coelho, J. P. Carvalho, M. F. Pinto, and A. L. Marcato, “Ekf and computer vision for mobile robot localization,” in 2018 13th APCA International Conference on Automatic Control and Soft Computing (CONTROLO), 2018, pp. 148–153.
  2. A. Yılmaz and H. Temeltaş, “An Improvement on SA-MCL Algorithm: Ellipse Based Energy Grids,” in 2018 6th International Conference on Control Engineering & Information Technology (CEIT), 2018, pp. 1–6.
  3. Y. Wang et al., “An improved adaptive Monte Carlo localization algorithm fused with ultra wideband sensor,” in 2019 IEEE International Conference on Advanced Robotics and its Social Impacts (ARSO), 2019, pp. 421–426.
  4. O. V. Altinpinar, E. C. Contarli, A. Kağizman, U. Uguzlar, E. Cansu, and V. Sezer, “Comparison of Autonomous Robot’s Mapping Performance Based on Number of Lidars And Number of Tours,” in 2022 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU), 2022, pp. 1–6.
  5. F. Gu, S. Valaee, K. Khoshelham, J. Shang, and R. Zhang, “Landmark graph-based indoor localization,” IEEE Internet Things J., vol. 7, no. 9, pp. 8343–8355, 2020.
  6. L. Zhang, R. Zapata, and P. Lepinay, “Self-adaptive Monte Carlo localization for mobile robots using range finders,” Robotica, vol. 30, no. 2, pp. 229–244, 2012.
  7. O. V. Altinpinar and V. Sezer, “A novel indoor localization algorithm based on a modified EKF using virtual dynamic point landmarks for 2D grid maps,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 170, (2023): 104546.
  8. A. W. Li and G. S. Bastos, “A hybrid self-adaptive particle filter through KLD-sampling and SAMCL,” in 2017 18th International Conference on Advanced Robotics (ICAR), 2017, pp. 106–111.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Otonom Araç Sistemleri

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

20 Temmuz 2024

Gönderilme Tarihi

20 Ocak 2024

Kabul Tarihi

23 Mart 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 1 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Altınpınar, O. V., & Sezer, V. (2024). Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması. ITU Computer Science AI and Robotics, 1(1), 6-16. https://izlik.org/JA94DS66WN
AMA
1.Altınpınar OV, Sezer V. Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması. ITU Computer Science AI and Robotics. 2024;1(1):6-16. https://izlik.org/JA94DS66WN
Chicago
Altınpınar, Ozan Vahit, ve Volkan Sezer. 2024. “Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması”. ITU Computer Science AI and Robotics 1 (1): 6-16. https://izlik.org/JA94DS66WN.
EndNote
Altınpınar OV, Sezer V (01 Temmuz 2024) Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması. ITU Computer Science AI and Robotics 1 1 6–16.
IEEE
[1]O. V. Altınpınar ve V. Sezer, “Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması”, ITU Computer Science AI and Robotics, c. 1, sy 1, ss. 6–16, Tem. 2024, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA94DS66WN
ISNAD
Altınpınar, Ozan Vahit - Sezer, Volkan. “Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması”. ITU Computer Science AI and Robotics 1/1 (01 Temmuz 2024): 6-16. https://izlik.org/JA94DS66WN.
JAMA
1.Altınpınar OV, Sezer V. Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması. ITU Computer Science AI and Robotics. 2024;1:6–16.
MLA
Altınpınar, Ozan Vahit, ve Volkan Sezer. “Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması”. ITU Computer Science AI and Robotics, c. 1, sy 1, Temmuz 2024, ss. 6-16, https://izlik.org/JA94DS66WN.
Vancouver
1.Ozan Vahit Altınpınar, Volkan Sezer. Otonom Robotlar İçin KU-MCL Tabanlı Yeni Bir Hibrit Konum Belirleme Algoritması Tasarımı ve Uygulaması. ITU Computer Science AI and Robotics [Internet]. 01 Temmuz 2024;1(1):6-16. Erişim adresi: https://izlik.org/JA94DS66WN